大家好，我是考100分的小小码 ，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说简述spark任务的调度原理_Apache Spark,希望您对编程的造诣更进一步.
![[平台建设] Spark任务的诊断调优](https://www.yht7.com/upload/image/images/imgsql/29.jpg "简述spark任务的调度原理_Apache Spark插图")
![[平台建设] Spark任务的诊断调优](/wp-content/themes/justnews/themer/assets/images/lazy.png "简述spark任务的调度原理_Apache Spark插图1")
背景
平台目前大多数任务都是Spark任务，用户在提交Spark作业的时候都要进行的一步动作就是配置spark executor 个数、每个executor 的core 个数以及 executor 的内存大小等，这项配置目前基本靠用户个人经验，在这个过程中，有的用户就会设置非常不合理，比如配置的内存非常大，实际上任务运行时所占用的内存极少. 基于此，希望能有工具来针对任务进行分析，帮助用户来监控和调优任务，并给出一些建议，使任务更加有效率，同时减少乱配资源影响其他用户任务运行的情况。
Dr. Elephant介绍
通过调研，发现一个开源项目 Dr. Elephant 基本与想要达成目标一致。
DR.Elephant 介绍：
Dr. Elephant is a job and flow-level performance monitoring and tuning tool for Apache Hadoop and Apache Spark
Dr功能介绍：
https://github.com/linkedin/dr-elephant/wiki/User-Guide
接下来就是需要了解下Dr的架构， 因为我们有些定制化的需求，所以需要了解下架构，以及阅读源码进行相关改造适配。
Dr. Elephant 的系统架构如下图。主要包括三个部分：
数据采集：数据源为 Job History
诊断和建议：内置诊断系统
存储和展示：MySQL 和 WebUI
Dr.Elephant定期从Hadoop平台的YARN资源管理中心获取近期所有的任务，这些任务既包含成功的任务，也包含那些失败的任务。每个任务的元数据，例如任务计数器、配置信息以及运行信息都可以从Hadoop平台的历史任务服务端获取到。一旦获取到了任务的元数据，Dr.Elephant就基于这些元数据运行启发式算法，然后会产生一份该启发式算法对该任务性能的诊断报告。根据每个任务的执行情况，这份报告会为该任务标记一个待优化的严重性级别。严重性级别一共分为五级，报告会对该任务产生一个级别的定位，并通过级别来表明该任务中存在的性能问题的严重程度。
启发式算法具体要做的事情就是：
- 获取数据
- 量化计算打分
- 将分值与不同诊断等级阈值进行比较
- 给出诊断等级
源码解析与改造
首先我们要知道Dr整体的运行流程是怎么样的？
因为我们只需要关注Spark任务,下面主要介绍下Spark指标如何采集?
上面我们已经知道Dr执行的大致流程, 我们只采集spark任务, 所以不用太多额外的代码和抽象.
只需要关键的几个步骤改造即可:
1.首先还是通过yarn api 获取执行的job, 我们只需要对ExecutorJob直接使用org.apache.spark.deploy.history.SparkFSFetcher#fetchData方法, 获取eventlog, 并对eventlog进行重放解析
-
将解析后的数据,获取相关需要的信息,直接写入mysql库
-
因为涉及连接hdfs,yarn 等服务,将hdfs-site.xml,core-site.xml等文件放置配置目录下
-
最终将程序改造成一个main方法直接运行的常驻进程运行
采集后的主要信息:
- 采集stage相关指标信息
- 采集app任务配置、executor个数、核数等,执行开始时间、结束时间、耗时等
改造后整体流程如下:
规则平台进行配置, 有了采集数据, 根据规则对相关指标定级, 并以不同颜色区分展示,并给出相关诊断意见.
总结
本文主要根据平台用户平常提交的spark任务思考,调研引入Dr. Elephant, 通过阅读Dr 相关源码, 明白Dr 执行整体流程并对代码进行改造,适配我们的需求.最终转变为平台产品来对用户的Spark任务进行诊断并给出相关调优建议.
参考
https://engineering.linkedin.com/blog/2016/04/dr-elephant-open-source-self-serve-performance-tuning-hadoop-spark
https://github.com/linkedin/dr-elephant
https://blog.csdn.net/qq475781638/article/details/90247623
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
转载请注明出处: https://daima100.com/5580.html
